01
Diagnóstico y requisitos
Analizamos qué modelos necesitas, qué datos manejas y qué exige tu normativa de protección de datos. Definimos si el servidor IA local va sobre tu hardware (GPU en local) o en una nube privada dedicada.
Expertos en servidores de IA local
Tu servidor IA local para ejecutar modelos de lenguaje (LLM locales) y agentes RAG dentro de tu propia infraestructura. Tu IA privada: tus datos no salen de tu red, con máxima privacidad y cumplimiento de la normativa de protección de datos.
Especialistas en servidor IA local
Tener tu propio servidor para la IA es esencial para garantizar la máxima privacidad de tus datos y cumplir con todas las políticas de protección de datos. En un servidor IA local los modelos de lenguaje (LLM locales) y los agentes RAG se ejecutan dentro de tu infraestructura, sin enviar información sensible a APIs de terceros.
Diseñamos la arquitectura completa: selección de hardware (GPU en local) o nube privada, despliegue de LLM locales, base de datos vectorial para tu base de conocimiento y agentes RAG conectados a tus sistemas: tu propia IA privada, de principio a fin. Sobre esa base montas lo que necesites: desde un asistente privado tipo ChatGPT, que además conoce tus documentos, tu histórico y tus procesos, hasta agentes autónomos conectados a tus sistemas. En todos los casos la información es totalmente privada: no viaja a OpenAI, Anthropic, Google ni a ninguna otra empresa externa, porque el modelo se ejecuta dentro de tu red. Empezamos por un caso acotado y medimos rendimiento y coste real antes de escalar. El RGPD y la normativa quedan cubiertos desde el diseño.
Contacta con Camacode
Tener tu propio servidor para la IA es esencial para la máxima privacidad de datos y cumplir con las políticas de protección de datos. Cuéntanos tu caso y te decimos cómo montarlo.
Llámanos o escríbenos un WhatsApp en nuestro horario comercial al teléfono +34 623 75 74 03.
*Campos obligatorios
Fases del servicio
Montar un servidor IA local con criterio requiere un proceso claro. Cuatro fases: entender los requisitos, diseñar la arquitectura y los modelos, desplegar e integrar, y mantener el sistema con datos reales.
02
Arquitectura y selección de modelos
Elegimos los LLM locales adecuados (de pesos abiertos) y la base de datos vectorial para tu base de conocimiento. Diseñamos la arquitectura RAG y de agentes, dimensionando GPU, memoria y almacenamiento al caso real.
03
Despliegue e integración
Instalamos el servidor IA local, desplegamos los modelos y los agentes RAG, y los integramos con tus sistemas (CRM, ERP, ficheros, bases de datos). Todo dentro de tu red, con control de accesos y registro.
04
Monitorización y mejora continua
Monitorizamos rendimiento, coste y calidad de respuestas. Actualizamos modelos, ampliamos la base de conocimiento y ajustamos los agentes. Mantienes el control total de los datos y del modelo.
IA con tus datos siempre bajo control
100%
De tus datos dentro de tu infraestructura. Nada sale a APIs de terceros.
24/7
Tus modelos disponibles sin depender de la disponibilidad de un proveedor externo.
0
Datos enviados a entrenar modelos de terceros.
Cada despliegue se dimensiona a tu caso: hardware, modelos y volumen de datos reales.
Sobre el servidor IA local
Respondemos a las preguntas frecuentes que nos hacen empresas antes de montar su propia infraestructura de IA.
01 ¿Qué es un servidor IA local?
Es una infraestructura (en local o en nube privada) donde se ejecutan los modelos de IA (LLM locales, embeddings y agentes RAG) dentro de tu red. A diferencia de usar APIs públicas, tus datos no salen de tu entorno, lo que maximiza la privacidad y facilita el cumplimiento del RGPD.
02 ¿Por qué no puedo usar ChatGPT con los datos de mis clientes?
Porque el problema no es la herramienta, es el uso. La versión gratuita de ChatGPT no firma contrato de encargado de tratamiento y, por defecto, usa tus conversaciones para entrenar sus modelos: introducir ahí datos personales de clientes supone en la práctica incumplir el RGPD, con sanciones que pueden llegar al 4% de la facturación. En un servidor IA local ese riesgo desaparece de raíz, porque los datos nunca salen de tu infraestructura: no se envían a OpenAI, Amazon, Microsoft, Google ni a ningún otro proveedor externo.
03 ¿Qué modelos se pueden ejecutar en local?
Modelos de pesos abiertos (familias tipo Llama, Mistral, Qwen y similares) en distintos tamaños según tu hardware, además de modelos de embeddings para la base de datos vectorial. Elegimos el equilibrio entre calidad, velocidad y coste para tu caso.
04 ¿Necesito comprar servidores con GPU?
No siempre. Si el volumen lo justifica, una GPU en local sale rentable; si prefieres no gestionar hardware, desplegamos en una nube privada dedicada donde sigues siendo el único con acceso a los datos. Lo decidimos en el diagnóstico según coste y privacidad.
05 ¿Cómo funcionan el RAG y la base de datos vectorial?
Indexamos tu base de conocimiento (documentos, ficheros, bases de datos) en una base de datos vectorial. Cuando preguntas, el agente RAG recupera los fragmentos relevantes y el LLM local responde con esa información, sin que los documentos salgan de tu servidor.
06 ¿Esto me ayuda a cumplir con la protección de datos?
Sí. Mantener los datos en tu propia infraestructura es una de las medidas más sólidas para cumplir el RGPD y tus políticas internas de protección de datos. El marco normativo completo lo cubrimos en nuestra página de RGPD IA.
Monta tu servidor IA local con Camacode
Cuéntanos qué modelos y qué datos quieres mantener dentro de tu infraestructura. En la primera conversación validamos el caso y te decimos cómo montaríamos tu servidor IA local con alcance, hardware y plazos.